O3DE引擎中Android项目生成脚本的重大更新与迁移指南
2025-05-28 11:31:51作者:滑思眉Philip
背景概述
在O3DE开源游戏引擎的持续演进过程中,Android平台支持工具链迎来了重要升级。开发团队近期宣布对传统的Android项目生成脚本进行淘汰,全面转向更现代化的替代方案。这一变革源于Android开发工具链的快速迭代,特别是Gradle插件版本的兼容性问题。
被淘汰的旧组件
本次淘汰涉及三个核心脚本工具:
- 传统项目生成脚本:原用于创建Android项目结构和基础配置文件
- 部署脚本:负责将构建产物推送到Android设备
- 单元测试启动器:用于在Android环境执行单元测试
这些工具的主要局限在于仅支持Android Gradle插件4.2.2至7.3.1版本,无法适配7.4及更高版本的新特性,这直接影响了开发者使用最新Android开发工具的能力。
现代化替代方案
O3DE团队提供了全新的命令行工具链:
-
环境配置工具:
- 命令:
o3de.bat android-configure - 功能:自动化配置Android开发环境,包括SDK、NDK路径等
- 使用建议:首次使用前执行,确保基础环境正确设置
- 命令:
-
项目生成工具:
- 命令:
o3de.bat android-generate - 功能:创建兼容新版Gradle的Android项目结构
- 优势:支持最新的Android构建系统特性
- 命令:
重要变更说明
-
部署方式变化:
- 引擎不再直接提供部署功能
- 建议开发者使用Android Studio或adb命令行工具进行部署
-
测试支持调整:
- 移除了专用的单元测试启动器
- 推荐使用Android官方测试框架或持续集成系统
迁移时间节点
旧脚本将在2409稳定版中最后出现,后续版本将完全移除。建议开发者:
- 立即开始评估新工具链
- 在测试环境中验证现有项目在新流程下的构建情况
- 更新项目文档和CI/CD流程中的相关步骤
技术影响分析
这次变更反映了几个技术趋势:
- 构建系统标准化:转向依赖Android官方工具链而非自定义实现
- 维护效率提升:减少对老旧工具的技术债务
- 生态兼容性:确保引擎能够利用Android平台的最新特性
对于长期项目,建议建立过渡计划,逐步将构建流程迁移到新系统,特别注意Gradle插件版本兼容性问题。
最佳实践建议
- 使用
--help参数查看各命令的完整选项说明 - 在项目README中明确标注使用的Android工具链版本
- 考虑使用版本管理工具固定关键依赖版本
- 对于复杂项目,建议分阶段迁移:
- 先确保基础构建通过
- 再处理自定义构建逻辑
- 最后优化部署流程
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147